数据科学家在将原始数据转化为可操作的见解、预测和建议方面至关重要，这些信息可以驱动分析、机器学习和人工智能领域的业务价值。他们的角色正在扩展，包括处理大型语言模型和生成式人工智能应用程序，将模型从开发推向生产，并专注于业务影响而非仅仅是模型准确性。人工智能的数据工程也在不断发展，强调大规模、非结构化数据管道、自动化和统一数据架构，以支持这些先进的人工智能计划。 AI
影响 数据科学家和工程师正在适应新的工具和方法论，以利用人工智能和生成模型，专注于业务影响和生产部署。
排序理由 该集群讨论了数据科学家和数据工程师在人工智能和生成模型背景下不断变化的角色，借鉴了 Databricks 博客文章的见解。
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